心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质，通过将心电信号中的特征波信号参数化为包括多个关键点的相对位置信息的不同维度的参数，从而可以直接利用这些参数区分析心电信号，临床可解释性好。在后续需要重构心电信号时，只需根据关键点确定特征波信号的波形，并根据这些参数调整各特征波信号得到重构信号。由于无需存储原始的心电图，只需存储参数向量序列，因此，存储的数据量大幅减少，存储成本大幅降低。

【技术实现步骤摘要】
心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质
本专利技术实施例涉及心电
，尤其涉及一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质。
技术介绍
随着社会向老龄化发展，心血管疾病的发病率和危害性不断上升。心电图作为一种常规的体检项目，对心血管疾病的诊断和监测具有重要意义。在临床医学中，医生主要通过观察心电波形和测量某些关键参数来进行疾病诊断。因此，需要一种能够快速、准确地提取心电图的波形信息和测量关键参数的心电分析方法来帮助医生工作。现有的心电分析方法，通常采用基于深度学习的端到端方法，得到心电信号可能存在异常的概率。对基于深度学习的分析方法而言，虽然其性能较好，但通用性和临床可解释性一直都是该方法的短板。且现有的方法需要存储的心电图数据量庞大，数据存储成本较高。
技术实现思路
本专利技术提供一种心电信号参数化方法、模型训练方法、装置、设备及介质，能够减小存储的数据量，降低存储成本，且心电信号参数化后临床可解释性好。第一方面，本专利技术实施例提供了一种心电信号参数化方法，包括：获取心电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种心电信号参数化方法，其特征在于，包括：/n获取心电信号，所述心电信号包括多个特征波信号；/n确定心电信号参数化模型，所述心电参数化模型的模型参数包括用于重构所述心电信号的多个关键点的相对位置信息；/n将所述心电信号输入所述心电信号参数化模型进行处理，得到所述心电信号的参数向量序列，所述参数向量序列包括多个用于表征所述特征波信号的参数向量，所述参数向量包括所述关键点的相对位置信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种心电信号参数化方法，其特征在于，包括：
获取心电信号，所述心电信号包括多个特征波信号；
确定心电信号参数化模型，所述心电参数化模型的模型参数包括用于重构所述心电信号的多个关键点的相对位置信息；
将所述心电信号输入所述心电信号参数化模型进行处理，得到所述心电信号的参数向量序列，所述参数向量序列包括多个用于表征所述特征波信号的参数向量，所述参数向量包括所述关键点的相对位置信息。


2.根据权利要求1所述的心电信号参数化方法，其特征在于，所述将所述心电信号输入所述心电信号参数化模型进行处理，得到所述心电信号的参数向量序列，包括：
对多个关键点进行样条插值，生成标准化的特征波信号模板，所述特征波信号模板具有预设宽度；
计算所述特征波信号模板与所述特征波信号的匹配度；
确定所述特征波信号在时间轴上的位置信息；
计算所述特征波信号的幅值和所述特征波信号相对于时间轴的偏置；
基于所述关键点、所述匹配度、所述幅值、所述偏置、所述预设宽度以及所述特征波信号的位置信息确定所述心电信号的参数向量序列。


3.根据权利要求2所述的心电信号参数化方法，其特征在于，所述对多个关键点进行样条插值，生成标准化的特征波信号模板，包括：
对多个关键点进行三次样条插值，生成幅值为1，均值为0的第一样条波信号；
将所述第一样条波信号缩放至预设宽度，得到标准化的特征波信号模板。


4.根据权利要求2所述的心电信号参数化方法，其特征在于，所述计算所述特征波信号模板与所述特征波信号的匹配度，包括：
计算所述特征波信号模板与所述特征波信号的相关系数作为匹配度序列；
确定所述匹配度序列中的极大值；
将所述极大值作为所述特征波信号模板与所述特征波信号的匹配度。


5.根据权利要求4所述的心电信号参数化方法，其特征在于，所述确定所述匹配度序列中的极大值，包括：
基于滑动窗口算法确定所述匹配度序列中的极大值；
对所述匹配度序列进行非极大值抑制。


6.根据权利要求4所述的心电信号参数化方法，其特征在于，所述确定所述特征波信号在时间轴上的位置信息，包括：
确定所述极大值所在的位置作为所述特征波信号的位置信息。


7.根据权利要求2所述的心电信号参数化方法，其特征在于，所述计算所述特征波信号的幅值和所述特征波信号相对于时间轴的偏置，包括：
基于最小二乘法计算所述特征波信号的幅值和所述特征波信号相对于时间轴的偏置。


8.一种心电信号参数化模型训练方法，其特征在于，包括：
获取心电信号样本，所述心电信号样本包括多个特征波信号样本；
确定心电信号参数化模型，所述心电参数化模型的模型参数包括用于重构所述心电信号样本的多个关键点的相对位置信息；
将所述心电信号样本输入所述心电信号参数化模型进行处理，得到所述心电信号样本的参数向量序列，所述参数向量序列包括多个用于表征所述特征波信号样本的参数向量，所述参数向量包括所述关键点的相对位置信息；
根据所述参数向量序列重构所述心电信号样本，得到重构信号样本；
计算所述心电信号样本与所述重构信号样本的误差；
根据所述误差更新所述心电参数化模型中所述关键点的相对位置信息。


9.根据权利要求8所述的心电信号参数化模型训练方法，其特征在于，所述参数向量包括特征波信号样本与所述特征波信号样本模板的匹配度、所述特征波信号样本的幅值、所述特征波信号样本相对于时间轴的偏置、所述特征波信号样本的预设宽度以及所述特征波信号样本的位置信息，所述根据所述参数向量序列重构所述心电信号样本...

【专利技术属性】
技术研发人员：李振齐，赵巍，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，广州希科医疗器械科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44